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최호영
2019 / 한민족어문학(구 영남어문학)
Yang, Daeho; Seo, Wontaek; Yu, Hyeonseung; Kim, Sun Il; Shin, Bongsu; Lee, Chang-Kun; Moon, Seokil; An, Jungkwuen; Hong, Jong-Young; Sung, Geeyoung; Lee, Hong-Seok
2022 / Nature Communications
Chiranjeev Sharma, Youllee Kim, Dohee Ahn, Sang J. Chung
2021 / Archives of Pharmacal Research
유재욱
2019 / 한국융합학회논문지
이양순, 용동은, 김창기, 정혜선, 정석훈, 이경원, 정윤섭
2015 / Yonsei Medical Journal
한수완, 정소연, 이현정, 하운식, 신영선, 김종흔, 유은승
2021 / 한국심리학회지: 건강
강동헌, 박지영, 최치선, 은선덕
2021 / International Journal of Contents
Lee W.H.,Oh I.N.,Choi S.,Park J.T.
2021 / Food Science and Biotechnology
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본 연구는 2009개정 교육과정과 2015개정 교육과정을 반영한 교과서에서 연속확률분포의 정의와 도입 방법을 비교 분석하였다. 2015개정 교육과정 교과서는 연속확률변수를 특정 범위의 실숫값을 가지는 확률변수로 정의하며, 균등분포 또는 상대도수밀도를 이용하여 연속확률분포를 도입한다. 연구 결과, 교육과정 개정에 따라 연속확률변수의 정의에 차이가 있으며, 도입 방법에서는 유사성을 보인다.
Mathematical statistics for economics and business
(R-함수로 배우는) 확률통계 =
확률론 강의 =
Introduction to probability and statistics
(짧은 시간에 쉽게 배우는) 수리통계학
Statistics for biologists
R-확률통계
Elementary probability
Essentials of probability for statistics : a primer
Introduction to probability and statistics for engineers and scientists
Introduction to probability
Applied probability and statistics
Fundamentals of probability : a first course
Probability and random processes for electrical and computer engineers
(Maple에 의한) 확률계산 =
Probability and random processes : with applications to signal processing and communications
The essentials of probability
Probability and computing : randomized algorithms and probabilistic analysis
수학교육
이재교; 오세준학교수학
황석근, 윤정호학습자중심교과교육연구
박지혜, 윤영주수학교육학연구
이영하, 허지영학교수학
장혜원한국초등수학교육학회지
권미선; 김은경중등교육연구
김성경现代职业教育 / Modern Vocational Education
卜维春; 焦成文; 周瑞芳학교수학
김채연, 신재홍학교수학
장혜원수학교육연구
한선영, ROSLI Roslinda, CAPRARO Robert M, CAPRARO Mary M교사교육연구
이종학한국초등수학교육학회지
박진형수산해양교육연구
권택성, 김용권한국학교수학회논문집
손복은, 고호경한국초등수학교육학회지
김정원Korean Home Economics Education Association
Hee Yeon Baek; Nan Sook Yu; Yeo Min Song; Kyeongeun Choi; Jinhee Bae; Boeun Kwon수학교육 논문집
김남균; 오민영; 김수지; 김영진; 이윤기직업교육연구
함승연수학교육학연구
장혜원, 강태석, 박원규, 김동원, 이환철전필 / 학사
이 과목에서는 통계학의 기본이 되는 확률의 정의 및 분포 함수, 확률밀도 함수에 대한 개념을 공부한다. 다양한 종류의 분포함수들에 대한 소개와 여러가지 성질에 대하여 공부를 한다. 또한 통계량의 분포인 표본분포에 대한 개념과 여러 가지 표본분포의 정의와 다양한 성질 그리고 표본본포의 근사에 관하여 공부한다.전필 / 학사
확률적 사고 및 방법은 현대 과학의 모든 분야에서 그 분야의 발전에 지대한 영향을 미치고 있다. 본 강의에서는 학부 저학년 수준에 알맞은 확률론의 이론 전개와 더불어 확률이론의 직관성, 다양한 응용/활용 사례를 다룸으로써 확률론의 개념을 정립하고 자신의 분야에서 그 응용 및 활용 가능성을 이해하도록 한다.전선 / 대학원
이 강의에서는 주로 조건부 기대값의 정의 및 성질, 마팅게일(martingale)의 성질 및 극한이론, 부등식, 분해, optional sampling 정리, 마팅게일 중심극한 정리 등을 다루고, 아울러 균등적분가능성 및 infinite divisible 분포 문제를 다룬다.전선 / 학사
확률변수 및 확률과정의 기초에서는 불규칙 변수를 포함하는 선형 시스템의 해석에 필요한 기본적인 불규칙 신호의 특성과 랜덤 프로세스의 특성을 배운다. 확률이론에 기초한 랜덤상수를 정의하고, 랜덤상수를 다룰 수 있는 1, 2차 모멘트(moment)에 대하여 배운다. 랜덤 프로세스를 정의하고 흔히 쓰이는 랜덤 프로세스인 Gaussian random Process와 Poisson random process의 특성을 알아본다. 선형 stationary process에 널리 쓰이는 power spectrum에 대하여 배우고 이를 이용한 선형 불규칙 시스템의 해석 방법을 소개한다. 간단한 선형 불규칙 시스템을 예를 들어 확률 변수 및 확률 과정의 기초가 선형 시스템 해석에 어떻게 이용되는지 알아본다.전필 / 학사
본 강의는 데이터과학의 방법을 사회 자료 통계 분석에 이용하는 능력을 갖출 수 있도록 한다. 기술 및 추론 통계의 기본 방법론을 사회학 연구 설계와 경험 분석의 관점에서 다루고, 프로그래밍 언어 습득을 통해 자료 시각화와 통계 분석을 수행할 수 있는 능력을 함양시킨다.전선 / 학사
빅 데이터 분석을 위해 익혀야 할 기본적인 확률/통계 개념을 강의한다. 확률의 정의, 조건부 확률, 확률변수와 표본분포, 통계적 추론, 분포에 관한 추론, 이산자료의 분석, 상관분석과 회귀분석, 분산분석 등의 개념을 다룬다.전선 / 학사
본 과목은 확률 및 확률 과정에 관한 기본 개념과 공학적인 응용을 다룬다. 샘플링 이론, 확률 법칙, 조건부확률 및 독립성, 확률 변수와 분포함수, 기대치, 분산, 공분산, 대수의 법칙, 중심극한정리, 마르코프 사슬 등을 포함한 이산 및 연속 확률 이론의 기초 결과와 방법을 공부한다.전선 / 학사
이 과목은 측도 이론과 확률의 기본 개념과 이론을 익히기 위한 과목으로, 다음과 같은 주제를 공부한다. 측도 공간, 측도 가능함수, 적분, 곱공간, Lp공간, 분포, 평균, 조건부 평균, 모멘트 발생 함수, 특성함수, 랜덤 변수 수열, 중심극한 정리, 브라운 운동, 확률과정, filtration, stopping times, 브라운 운동의 존재성, 기본성질, 연속성과 불정칙성, 변동성 및 마코프 성질과 반사 원칙을 다룬다.전선 / 대학원
강우와 증발, 그리고 유출로 대표되는 물의 순환은 불확실성한 자연의 전형적인 사례이며, 이 때문에 수백년전부터 다양한 통계와 확률이론이 수문학에 사용되어왔다. 본 강좌에서는 통계학과 확률론의 기초와 응용을 수문자료를 가지고 소개한다. 특히 수문학에서 널리 사용되고 있는 L-모멘트, 극치분포, 지역홍수빈도해석, 시계열 예측 및 모의 등을 심도있게 다룬다.전필 / 학사
자연과학뿐만 아니라 현대사회에서 거의 모든 현상을 이해하기 위하여 확률적 방법이 도입되고 있다. 또한 확률 이론은 현대수학의 중요한 분야이며 인공지능, 컴퓨터통신 등 컴퓨터과학에도 응용범위가 매우 크다. 이 과목에서는 먼저 확률의 기본 개념을 이해하고 이를 통하여 자연과학, 공학, 사회과학 등에서 사용되는 확률적 사고 및 접근방법을 공부하며, 아울러 이에 필요한 수학적 기법도 소개한다. 통계학 전공 필수과목인 수리통계를 수강하는데도 큰 도움이 된다.전선 / 학사
Cauchy-Riemann 방정식, 해석함수, 조화함수, Taylor 급수, Moebius 변환, 선적분, Cauchy 적분공식, 최대 최소치정리, Laurent 급수, 유수정리를 활용한 실적분 계산, 등각사상, Poisson 적분공식, Dirichlet 경계치 문제, Riemann 제타함수 등을 다룬다.전선 / 학사
계량경제학의 연속강의로서 계량경제학에서 간단히 다루었던 회귀모형에서의 통계적 검정방법에 대해 자세하게 검토하며, 함수형태 선택 문제, 이분산성, 계열상관, IV, 2SLS, 질적선택 모형, 제한된 종속변수, 패널모형, 그리고 마지막으로 기초적인 시계열 모형과 미래예측 방법을 다룬다. 시계열 파트에서는 스펙트럴 분석, 정상과정과 비정상과정에서의 추정문제, VAR, 요인모형, 단위근, 공적분 등을 배운다. 통계적 계산과 실증연구 수행에 주안점을 두고 강의한다.전선 / 학사
중.고등학교 수학교육 과정과 수학사를 기반으로 수학 교수-학습 이론과 그 적용을 다룬다.전선 / 학사
이 강의는 중등 수학 교과서에 담긴 예와 예제가 수학적 역량을 함양하는 데 적합한지를 분석하고 개선하는 방안을 모색하고 수업에서의 학생 반응 및 대처 방안을 고려함으로써 예비 교사의 중등 수학교육에 대한 실천적 전문성을 개발하는 데 목표를 둔다. 수강생은 수와 연산, 변화와 관계, 도형과 측정, 확률과 통계 등 주요 내용 영역별로 중점 추구하는 수학적 역량의 의미와 하위 요소를 파악한 후, 이를 예와 예제의 변형을 통해 수학 개념, 원리, 법칙의 이해, 수학 과정과 기능, 수학에 대한 가치와 태도의 함양으로 구분하여 개선하는 절차를 수행한다. 또한 예와 예제 변형에 기초하여 모의수업을 설계하고 실행한 후 수학 수업을 전후로 한 교사의 전문적인 판단, 의사결정, 실행, 성찰 역량을 기른다.전필 / 대학원
이 과목에서는 측도론에 기반한 통계적 추론을 배운다. 충분성, 지수족, 분포수렴의 기본적 개념을 다룬 후에, 추정과 검정의 이론을 다룬다. 추정법으로는 적률추정법, 최대가능도 추정법, 베이즈 추정, M-추정량, Z-추정량을 다룬다. 이들 추정량들의 점근적 분포를 유도하고, 최대가능도 추정량의 효율성 정리를 증명한다. 검정법으로는 최대가능도비 검정과 이의 점근적 근사, 라오 검정과 왈드 검정과 베이즈 검정을 다룬다.전선 / 학사
여러 가지 통계 모형에서 나타나는 함수에 대하여 비모수적 추정 방법을 배우며, 이론적인 측면보다는 주로 방법론 및 그 응용에 초점을 맞춘다. 비모수 방법으로서 커널 추정법, 국소 다항 적합법, 웨이블릿 추정법, 스플라인 추정법 등을 다룬다. 밀도함수, 회귀함수, 생존함수, 분위수함수 등의 추정 방법을 배우며, 분류 및 판별분석, 일반화 선형모형, 중도절단회귀 모형, 비례위험 모형 등에 응용하는 방법을 간략하게 소개한다.전선 / 학사
확률의 이론을 바탕으로 확률과 통계의 수학적 원리를 이해하고, 확률과 통계의 교육을 위한 교사 지식을 갖춘다. 확률의 정의, 조건부 확률, 확률분포, 기대값 등의 내용을 확률적 모델링과 의사결정의 이론을 배운다. 확률의 기초 이론을 바탕으로 여러 가지 확률변수에 대한 결합확률분포의 이론을 배우고 이를 바탕으로 표본에 대해 모델링하고 통계량의 분포를 유도하는 방법을 배운다. 통계적 추정과 검정의 기본 프레임워크를 이해하고, 데이터로부터 통계적 의사결정을 하는 데 필요한 근거를 체계화 하는 방법을 배운다.전필 / 학사
본 수업에서는 경제학 기본이론, 통계학, 경제수학 등을 이수한 학생들을 대상으로 농업경제 현상에 관련된 경제변수들의 관계를 측정하기 위한 기본이론을 다룬다. 모델설정, 추정, 예측 및 정책분석을 궁극적 목표로 하며 이를 위해서 필요한 회귀분석, 중회귀분석, 시계열 분석 등을 학습한다. 또한 이론만이 아니라 이를 실증적으로 적용할 수 있도록 컴퓨터 실습시간을 가진다.전선 / 학사
21세기 들어서 거대 망원경을 이용한 서베이사이언스가 천문학의 주류가 되었다. 방대한 천문 데이터로부터 시그널 프로세싱 및 탐지, 가설 검정, 모델 선택, 노이즈 제거 및 최소화, 비선형 상관관계 파악, 피셔 정보에 바탕을 둔 서베이 설계에 대한 수학적/통계학적인 배경 및 근본적인 원리 그리고 최신 알고리즘을 철저히 학습하고 그 천문학적 응용법을 터득하는 것이 절실히 요구된다. 새롭게 개설되는 “천문정보론” 강좌에서 천문학전공 학부생들은 이러한 심화 교육을 철저히 받아 천문통계의 기초를 다지고 장래 세계를 선도하는 천문학자로서 성장하여 서베이 사이언스를 수행하는 발판을 마련하게 될 것이다.전선 / 대학원
본 강의는 정치외교학에서의 응용을 중심으로 정량 분석, 계산 사회과학, 질적 분석에서의 고급 주제들을 탐구한다. 현대 실증 연구에서 사용되는 다양하고 정교한 방법론들—제한 종속 변수 모형(예: 로짓, 프로빗), 생존(지속 시간) 분석, 패널 데이터 기법, 요인 분석, 차원 축소, 머신러닝 알고리즘, 그리고 텍스트 분석, 심층면접, 참여관찰 및 사례연구 등—중 몇 가지 주제를 심도 있게 다룰 예정이다. 강의, 프로그래밍 및 현장 실습, 그리고 연구 논문 작성 과제를 통해 수강생들은 각 방법론의 핵심 이론적 틀을 이해하고, 이를 자신들의 연구에 적용할 수 있는 실질적인 역량을 기르게 된다.